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BERT问答生成机制解析
资料介绍
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在实现问答生成时，核心机制之一便是通过预测答案在文本中的起始和结束位置来完成。其具体过程如下：
首先，在模型输入阶段，会将问题与上下文文本进行拼接，并添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）以区分不同部分。接着，BERT模型对拼接后的文本进行双向编码，从而获得每个token的上下文相关表示。
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